采煤機常見故障分析和故障診斷的基本方法研究

屈 陽

（汾西礦業集團南關煤業公司， 山西 靈石 031300）

引言

采煤機是整個煤礦生產鏈條中非常關鍵的一環，其囊括了機械、液壓傳動和電子電氣等多種功能，結構精密而復雜。而采煤機作業環境則相對惡劣復雜，對采煤機系統運行造成了很大的威脅，一旦采煤機發生故障停機，綜采面生產就會停轉，這給煤礦生產作業帶來極為嚴重的干擾。為了第一時間查明并排除故障隱患，煤礦設備檢修管理部門應建立并完善采煤機故障診斷體系，對采煤機運行工況予以有效監測控制，及時診斷明確故障，并采取必要的預防措施[1]。

1 采煤機常見的幾種故障

1.1 機械系統故障

采煤機機械系統故障一般以軸承部位最為多見。在采煤機結構中，牽引鏈輪受力分布不均且載荷較大，易使軸承部分磨損、滾動體破裂等問題多發。此類故障對鏈輪以及鏈輪軸等機械零件性能以及結構完整性造成嚴重影響[2]。同時，采煤機搖臂傳動軸也承受較大的應力，特別是在運轉狀態下，采煤機搖臂不停升降，如果潤滑措施不到位或不合理，就會導致軸承磨損，從而引發故障。應注意的是，除軸承過載可導致軸承故障外，軸承安裝不到位、潤滑系統污染、支撐座變形以及潤滑效果不佳等因素同樣會導致軸承故障。除此之外，軸承材料缺陷、設計因素以及制造流程等因素均對軸承使用性能和壽命產生不同程度的干擾。

機械系統中，除比較常見的軸承故障外，也包括其他部分的故障。齒輪傳動以及聯結模塊故障可引起部件過載受損以及疲勞破壞問題；聯結松動則會導致系統載荷分布異常，引起部件受損甚至鍛煉問題。上述故障現象均會導致采煤機機械部分不同程度發熱，局部溫度異常升高。無論是安裝制造還是后期使用、零部件缺陷，均會影響采煤機整機運行狀態。

1.2 液壓系統故障

在采煤機結構中，液壓系統可謂整個系統中最容易出現故障的部分，其故障頻率也居于采煤機各模塊之首。雖然隨著現代科技和煤礦綜采設備技術的不斷發展完善，自動調速以及過載保護等技術開始應用于采煤液壓系統上，但其依然難以有效預防和避免液壓系統故障。首先，采煤機作業環境比較惡劣，液壓系統容易受到井下諸多不良條件的影響，其故障因素極為復雜，檢修人員很難第一時間發現并明確故障類型和發生未知。其次，井下惡劣的作業環境也使得檢修人員難以全面深入排查和檢修液壓系統，如果檢修操作不當，還有可能引起設備二次污染問題[3]。在液壓系統故障中，油液污染是發生率最高的一種故障，如果油液中摻雜過量雜質，電機馬達和液壓泵就會受到嚴重磨損，導致油液泄漏。這直接影響系統內部油液流量，工作壓力驟降且局部溫度異常升高。情況嚴重者或造成控制閥失控以及閥芯移動受阻等現象，系統內部壓力以及流量也隨之出現異常。此外，外部雜質入侵以及系統密封性能不佳同樣會導致系統泄漏等一系列故障問題。

2 采煤機常見故障的幾種診斷方法

2.1 鐵譜分析法

機械故障診斷法中應用最常見的一種是鐵譜分析法，該診斷方法適用于低速、高沖擊力以及高載荷機械設備，采煤機就是此類機械設備中的一種，所以采用鐵譜分析法檢測采煤機故障是比較合理的。其原理主要是采用高強度磁場對機械設備潤滑系統加以處理，處理后油液黏滯阻力、磁場力以及重力值較高，進而根據大小將油液中的磨粒依次分離，最終根據顆粒大小在基片上沉淀并制備為譜片。檢測人員通過顯微鏡對磨粒體積和具體形狀進行觀察，對磨粒類型做出進一步分析；通過光密度計計算統計磨粒數量，并結合顆粒體積、密度以及成分評估采煤機零部件磨損原因、嚴重程度以及具體磨損部位[4]。

2.2 溫度監測法

此種診斷方法具有快速靈敏的應用優勢，而且準確性非常高。一旦系統零部件承受的摩擦應力超出正常水平，設備就會受到極大磨損，然而磨損檢測以及油樣分析往往耗時較長，檢修人員難以快速檢出故障并采取有效的止損措施[5]。相比之下，溫度監測可以直接反映系統部件磨損情況，檢修人員利用監控系統實時掌握采煤機溫度，通過在線監測的方式即可對采煤機運行狀態做出及時有效的分析和評估。

同時，采煤機故障診斷中的溫度監測方法具有很高的實用性。因為在溫度監測功過程中，監測模塊主要集中于油箱以及機械軸承等關鍵部位。檢修人員可實時掌握這些觀測指標的溫度變化，定時對其溫度動態變化做出記錄，并在此基礎上分析溫度變動趨勢，做出合理的預估和評測。檢修人員還應定期開展油樣分析，以便于明確采煤機出現的故障問題，合理預測系統運行狀態。

對于液壓系統，檢修人員對采煤機檢修的過程中可首先掌握系統溫度、壓力以及流量等多項指標，在此基礎上做出故障檢測診斷。還可按照功能不同把液壓系統分為不同部分，通過布設溫度傳感器以及壓力傳感器等方式在不同位置建立在線監測點，設置配套的檢測場。一旦建立檢測場，檢修人員可基于系統溫度以及壓力變化做出綜合分析和判斷，實現故障點的快速定位，并明確故障誘因。除此之外，液壓系統診斷中也可采用油樣分析法，定期對油液污染程度實施檢測，及時采取相應的清理措施，有效解決液壓油質污染問題，避免故障惡化進展，為系統運行安全和穩定性提供必要保障。

2.3 人工智能診斷法

考慮到采煤機故障的隱蔽性和復雜性，普通檢測手段可能有所遺漏，難以及時查明故障，導致檢修效率偏低，甚至存在診斷錯誤、故障惡化、延誤搶修等現象。隨著近年來人工智能技術的廣泛應用，采煤機故障診斷有了新的方向，采煤機專家診斷系統應運而生。該系統可有效診斷一些具有較高復雜性以及隱蔽性的系統故障，其診斷效果與系統知識質量以及知識容量有密切關聯。通常來說，專家系統的知識架構包括大量啟發性以及事實性信息，這些內容業已經過行業領域內專家認證。其中啟發性信息以專業判別規則為主，其源自專家解決問題的思路和做法，經過精煉并且規范化處理，具有啟發性特點。綜合此類專業性知識，通過搭建知識數據庫的方法來支持系統故障診斷，其診斷水平也明顯高于單一系統。而且專家系統對于一些殘缺遺漏不夠完整的信息，或者相互矛盾的信息都能予以有效處理，并提出一種或多種可行性解決方案，同時結合知識庫信息對故障診斷與推理過程做出闡釋和說明，最終結論也更為可靠。

3 結語

在煤礦企業日常生產中，采煤機的作用極為重要，采煤機運行效率和工作質量直接影響整個煤礦的運轉與生產效率。只有及時診明、排除故障，確保采煤機高效、安全運行，才能確保煤礦生產效率和采煤質量。由此來看，煤礦檢修人員應充分重視采煤機故障分析診斷與控制，為煤礦生產提供必要的安全保障。